Medidas de asociación.

La odds ratio nos permite calcular la fuerza de la asociación entre exposición y efecto cuando no conocemos los riesgos basales.

Si tenéis por casa un vino que se os haya estropeado un poco, hacedme caso, no lo tiréis. Esperad a que vaya alguna de esas visitas gorronas (¡yo no he mencionado a ningún cuñado!) y ponédselo para que se lo beban. Eso sí, tenéis que acompañarlo de un queso fuertecillo. Cuánto más fuerte el queso, mejor sabrá el vino (vosotros podéis tomaros otra cosa con cualquier excusa). Pues bien, este truco, tan viejo casi como la especie humana, tiene sus paralelismos en la presentación de los resultados de trabajos científicos.

Medidas de asociación

Imaginemos que realizamos un ensayo clínico en el que probamos un antibiótico nuevo (llamémosle A) para el tratamiento de una infección grave de la localización que nos interese estudiar. Aleatorizamos los pacientes seleccionados y les damos el fármaco nuevo o el tratamiento habitual (nuestro grupo de control), según les corresponda por azar. Al final, medimos en cuántos de nuestros pacientes fracasa el tratamiento (el evento que queremos evitar).

De los 100 pacientes que reciben el fármaco A, 36 presentan el evento a evitar. Por tanto, podemos concluir que el riesgo o incidencia del evento en los expuestos (Ie) es de 0,36 (36 de cada 100, en tanto por uno). Por otra parte, 60 de los 100 controles (los llamamos el grupo de no expuestos) han presentado el suceso, por lo que rápidamente calculamos que el riesgo o incidencia en los no expuestos (Io) es de 0,6.

Riesgo relativo

A simple vista ya vemos que el riesgo es distinto en cada grupo, pero como en la ciencia hay que medirlo todo, podemos dividir los riesgos entre expuestos y n o expuestos, obteniendo así el denominado riesgo relativo (RR = Ie/Io). Un RR = 1 significa que el riesgo es igual en los dos grupos. Si el RR > 1 el evento será más probable en el grupo de expuestos (la exposición que estemos estudiando será un factor de riesgo para la producción del evento) y si RR está entre 0 y 1, el riesgo será menor en los expuestos.

En nuestro caso, RR = 0,36/0,6 = 0,6. Es más sencillo interpretar los RR > 1. Por ejemplo, un RR de 2 quiere decir que la probabilidad del evento es dos veces mayor en el grupo expuesto. Siguiendo el mismo razonamiento, un RR de 0,3 nos diría que el evento es una tercera parte menos frecuente en los expuestos que en los controles.

Reducciones del riesgo

Pero lo que a nosotros nos interesa es saber cuánto disminuye el riesgo del evento con nuestra intervención para estimar cuánto esfuerzo hace falta para prevenir cada uno. Para ello podemos calcular la reducción relativa del riesgo (RRR) y la reducción absoluta del riesgo (RRA). La RRR es la diferencia de riesgo entre los dos grupos respecto del control (RRR = [Ie-Io]/Io). En nuestro caso es de 0,6, lo que quiere decir que la intervención probada disminuye el riesgo un 60% respecto al tratamiento habitual.

Número necesario a tratar

La RAR es más sencilla: es la resta entre los riesgos de expuestos y controles (RAR = Ie – Io). En nuestro caso es de 0,24 (prescindimos del signo negativo), lo que quiere decir que de cada 100 pacientes que tratemos con el nuevo fármaco se producirán 24 eventos menos que si hubiésemos utilizado el tratamiento control.

Pero aún hay más: podemos saber cuántos tenemos que tratar con el fármaco nuevo para evitar un evento con solo hacer la regla de tres (24 es a 100 como 1 es a x) o, más fácil de recordar, calculando el inverso de la RAR. Así, el número necesario a tratar (NNT) = 1/RAR = 4,1. En nuestro caso tendríamos que tratar a cuatro pacientes para evitar un suceso adverso. El contexto nos dirá siempre la importancia clínica de esta cifra.

Utiliza medidas absolutas

Como veis, la RRR, aunque es técnicamente correcta, tiende a magnificar el efecto y no nos cuantifica claramente el esfuerzo a realizar para obtener los resultados. Además, puede ser similar en situaciones diferentes con implicaciones clínicas totalmente distintas. Veámoslo con otro ejemplo. Supongamos otro ensayo con un fármaco B en los que obtenemos tres eventos en los 100 tratados y cinco en los 100 controles.

Si hacéis los cálculos, el RR es de 0,6 y la RRR de 0,4, igual que en el ejemplo anterior, pero si calculáis la RAR veréis que es muy diferente (RAR = 0,02), con un NNT de 50. Se ve claramente que el esfuerzo para evitar un evento es mucho mayor (cuatro frente a 50) a pesar de que coincidan el RR y la RRR.

Así que, llegados a este punto, permitidme un consejo. Dado que con los datos necesarios para calcular la RRR es incluso más sencillo calcular la RAR (y el NNT), si en un trabajo científico os lo ocultan y solo os ofrecen la RRR, desconfiad como del cuñado que os pone un queso curado con el vino y preguntadle por qué no os pone mejor un pincho de jamón ibérico. Bueno, en realidad quería decir que os preguntéis por qué no os dan la RAR y la calculéis vosotros con los datos del trabajo.

Por supuesto, todas estas medidas pueden calcularse fácilmente utilizando alguna de las calculadoras disponibles en Internet.

Nos vamos…

Una última reflexión para cerrar este tema. Existe cierta tendencia y confusión a la hora de utilizar o analizar otra medida de asociación utilizada en ciertos estudios observacionales: la odds ratio. Aunque en algunas ocasiones puedan ser equiparables, como cuando la prevalencia del efecto es muy pequeña, en general la odds ratio tiene otras implicaciones en cuanto a significado e interpretación, pero esa es otra historia…